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基于深度学习LSTM网络的短期电力负荷预测方法研究

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摘要摘要：随着我国电力系统的建立，以及电力系统在最近几年里的发展，负荷预测的作用将会越来越突出。电力系统的调度运行还有生产在很大程度上会受到电力系统负荷预测结果的影响，负荷预测结果的准确性越高，电力系统运行的安全性与稳定性越好。不过，在短期电力负荷预测的过程中，传统模型已经没有办法既考虑到负荷数据时效性，又考虑到负荷数据非线性这两个主要的特点。因此，本文对基于深度学习的LSTM长短记忆神经网络的电力负荷预测方法进行了研究，并使用该方法对电力负荷值进行了计算，基本上可以确定LSTM网络在预测电力负荷时误差是最小的，所达到的预测效果也是最好的。

DOI rj8pw29k40/4946934

作者陈宇1 刘芯溧2

机构地区 1内蒙古电力（集团）有限责任公司内蒙古自治区呼和浩特 010040 2内蒙古电力营销服务公司内蒙古自治区呼和浩特 010040。

出处《中国电业》 2020年20期

关键词长短期记忆网络短期电力负荷预测方法研究

分类 [经济管理][产业经济]

出版日期 2020年12月02日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国电业

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